CONTAINER技術系のこと書きます。入力になるべく近い出力をするように学習したネットワークをいう。ニューラルネットワークの学習が進む様子は一般的にコンソールの出力で確認できる。駆使して可視化してみることにした。使った環境は次の通り。Xクラス間の要素数に偏りのある不均衡なデータに対する分類問題のアプローチとして、多いクラスのデータを減らすアンダーサンプリングという手法がある。グラフを埋め込む方法について書いた。今回は、これを応用したツール作りをしてみる。学習率は基本的に低い方が最終的に得られるモデルの汎化性能が高くなることが経験則として知られている。学習率が低いとモデルの学習に多くのラウンド数、つまり計算量を必要とする。指定することでコンソールから確認できる。そのまま使うと面倒なグラフが簡単に描ける。教師データの中には、モデルの性能に寄与しない特徴量が含まれている場合がある。いうアルゴリズムを試してみる。このアルゴリズムの興味深いところは、教師データの中にある程度外れ値が含まれていても構わないという点。いう手法について調べたり考えていたので書いてみる。いうアルゴリズムを扱うためのフレームワークを試してみる。今回はライブラリの使い方について紹介してみる。アルゴリズムを実装したオープンソースのライブラリ。いう手法があるらしい。特徴量の抽出に応用したもの。matplotlib学習させた機械学習モデルにおいて、どの特徴量がどれくらい性能に寄与しているのかを知りたい場合がある。すごく効く特徴があれば、それについてもっと深掘りしたいし、あるいは全く効かないものがあるなら取り除くことも考えられる。アドレスの値段や、その売買に関する動向について調べてみた。scikit-learn機械学習モデルにおいて、人間によるチューニングが必要なパラメータをハイパーパラメータと呼ぶ。ハイパーパラメータをチューニングするやり方は色々とある。今回は、ハイパーパラメータ選びを含む機械学習モデルの交差検証について書いてみる。このとき、交差検証のやり方がまずいと汎化性能を本来よりも高く見積もってしまう恐れがある。汎化性能というのは、未知のデータに対処する能力のことを指す。使って動的にグラフを生成する方法について。ここでいう動的というのは、データを逐次的に作って、それを随時グラフに反映していくという意味を指す。アルゴリズムを扱うためのフレームワーク。X今回は、機械学習において分類問題のモデルを評価するときに使われる色々な指標について扱う。使われることが多いけど、これには問題も多い。NumPy以前、このブログで相関係数について解説した記事を書いたことがある。相関係数というのは、データセットのある次元とある次元の関連性を示すものだった。この相関係数を、データセットの各次元ごとに計算したものを相関行列と呼ぶ。法は、機械学習における教師なし学習のクラスタリングという問題を解くためのアルゴリズム。教師なし学習というのは、事前に教師データというヒントが与えられないことを指している。いうのは、機械学習において教師あり学習で分類問題を解くためのアルゴリズム。教師あり学習における分類問題というのは、あらかじめ教師信号として特徴ベクトルと正解ラベルが与えられるものをいう。以前、このブログで一変数の関数から勾配法で最小値を探す記事を書いた。いう一変数の関数を扱った。今回は、これを多変数の関数に拡張してみることにする。未処理の例外が上がったときの処理をオーバーライドする注目記事スポンサードリンクスターをつけました引用をストックしましたストック一覧を見る閉じる引用するにはまずログインしてくださいログイン閉じる引用をストックできませんでした。再度お試しください閉じる限定公開記事のため引用できません。